Article de Stina Berghaus, REMIRA GmbH, que nous publions avec l’aimable autorisation de son auteure. Traduit par l’ASSOCIATION DE COMMERCE.swiss
Ce qui n’était au départ qu’un engouement est aujourd’hui devenu incontournable : l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement offre des avantages précisément là où les processus atteignaient jusqu’ici leurs limites en raison d’un manque de transparence, de capacités ou de réactivité. C’est là qu’interviennent les solutions logicielles modernes basées sur l’IA pour les prévisions des ventes et la gestion des stocks. Elles fournissent des prévisions fiables, réagissent de manière dynamique aux changements et permettent un degré élevé d’automatisation dans la gestion des stocks. Elles contribuent ainsi à alléger la charge de travail des collaborateurs et à accroître sensiblement l’efficacité des processus.
La planification de la demande a toujours été un exercice d’équilibre entre surstocks et ruptures de stock, mais aussi une source de tensions entre les objectifs des ventes et ceux de la logistique. Alors que les ventes visent une disponibilité maximale des marchandises, la logistique doit composer avec des capacités de stockage limitées et une forte immobilisation de capitaux. Ces dernières années en particulier ont montré à quel point les chaînes d’approvisionnement mondiales peuvent être fragiles et quelles conséquences cela peut avoir sur la planification. Les barrières commerciales, les fluctuations des prix de l’énergie et l’évolution difficilement prévisible de la demande réduisent la pertinence des modèles de prévision traditionnels. Parallèlement, les changements fréquents d’assortiment et les modèles omnicanaux, qui répartissent la demande entre de nombreux canaux, rendent les prévisions plus complexes que jamais. Les analyses de séries chronologiques ou les modèles de régression simples ne permettent pratiquement plus de refléter cette complexité de manière fiable.
Les prévisions basées sur l’IA, en revanche, analysent de grands volumes de données, identifient automatiquement des schémas et s’adaptent en permanence à de nouvelles situations, par exemple à l’évolution des tendances ou aux informations relatives aux livraisons. Les modèles peuvent en outre continuer à apprendre de manière autonome et améliorer ainsi leurs performances en continu.
Comment fonctionnent les prévisions basées sur l’IA ?
Les prévisions des ventes basées sur l’IA reposent sur une série d’étapes de traitement intelligentes qui vont bien au-delà des méthodes classiques. Elles comprennent notamment :
- l’analyse automatique des tendances et des variations saisonnières ;
- la création automatique de profils hebdomadaires et mensuels ;
- la détection et la correction des valeurs aberrantes dans les données historiques ;
- l’intégration de facteurs d’influence externes ;
- la sélection intelligente de la méthode de prévision la plus appropriée.
Il en résulte des prévisions qui ne se limitent pas à extrapoler les données historiques, mais permettent également d’anticiper les évolutions futures. Les modèles apprennent en continu et améliorent leur précision à mesure que de nouvelles données sont disponibles.
Avantages concrets des prévisions basées sur l’IA
Les prévisions basées sur l’IA présentent des avantages dans de nombreux secteurs et à presque tous les niveaux de la chaîne de valeur. Les entreprises peuvent notamment bénéficier des effets suivants :
- Moins de coordination nécessaire : l’élaboration des prévisions est en grande partie automatisée et fondée sur les données. Le temps consacré à la génération manuelle, à la consolidation et à l’harmonisation des différentes valeurs prévisionnelles s’en trouve réduit.
- Une meilleure disponibilité des marchandises : les propositions de commande basées sur l’IA et les stocks de sécurité dynamiques permettent d’améliorer la disponibilité des marchandises.
- Une production plus efficace : une planification plus précise des besoins en matières premières et en composants facilite la gestion de la production.
- Une logistique simplifiée : une planification plus anticipée des capacités de stockage et de transport améliore la gestion des ressources.
- Une réduction de la charge de travail tout au long du processus : les processus automatisés diminuent considérablement les tâches manuelles. Ils réduisent notamment les efforts de paramétrage nécessaires pour intégrer les différents éléments de prévision, les profils hebdomadaires, les influences saisonnières, les promotions et d’autres facteurs.
- Une gestion des stocks plus durable : des prévisions plus précises permettent de réduire les surstocks. Une meilleure qualité des prévisions peut ainsi contribuer à diminuer les stocks de sécurité, l’immobilisation de capitaux et le gaspillage.
- Une meilleure prise de décision : les tableaux de bord et le suivi en temps réel permettent d’identifier rapidement les goulots d’étranglement, les risques et les tendances.
Les secteurs caractérisés par une demande irrégulière ou fortement influencée par les tendances peuvent tirer un bénéfice particulièrement important des prévisions basées sur l’IA :
- Commerce de détail : les conditions sont particulièrement favorables à l’utilisation de l’IA dans ce secteur. Face à des comportements de consommation dynamiques et à des cycles de vie des produits toujours plus courts, l’IA peut contribuer à améliorer la disponibilité des produits et à rendre la gestion des stocks plus durable.
- Alimentation et boissons : l’analyse des paniers d’achat, la prise en compte des dates de péremption et des taux de pertes, les effets de cannibalisation, les promotions ou encore les informations sur les pénuries d’approvisionnement issues des échanges avec les fournisseurs peuvent être intégrés dans les prévisions.
Pourquoi l’IA transforme durablement la gestion des stocks
L’IA n’est pas une tendance à court terme, mais marque une transformation fondamentale de la manière dont les entreprises planifient et prennent leurs décisions. Elle renforce la résilience face aux incertitudes et apporte l’agilité nécessaire sur des marchés dynamiques. Il en résulte une planification de la chaîne d’approvisionnement qui réagit en temps réel, identifie les risques à un stade précoce et optimise durablement les stocks.
Les responsables de la planification ne sont pas remplacés par l’IA : ils sont au contraire soutenus dans leur travail. Ils disposent ainsi de davantage de temps pour se consacrer à des tâches stratégiques, tandis que le logiciel prépare les décisions opérationnelles et propose différentes options d’action. Les entreprises qui misent sur les prévisions basées sur l’IA s’assurent un avantage concurrentiel clair, aujourd’hui comme à l’avenir.»
La simulation gratuite de prévisions par IA proposée par REMIRA, basée sur des données réelles de l’entreprise, permet d’évaluer le potentiel de l’IA pour ses propres prévisions. Les prévisions générées par l’IA sont comparées à la méthode utilisée jusqu’à présent.
À propos de REMIRA
REMIRA est l’un des principaux fournisseurs de solutions intelligentes pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement et le commerce omnicanal, destinées aux entreprises du commerce, de la logistique et de l’industrie, tous secteurs confondus. Avec 500 collaborateurs et un chiffre d’affaires annuel de plus de 50 millions d’euros, l’entreprise compte parmi les plus grandes sociétés de logiciels dont le siège est situé en Allemagne. REMIRA a pour objectif de favoriser le progrès technologique de ses clients grâce à des solutions cloud basées sur l’IA et de contribuer ainsi à leur réussite économique. Des PME aux grands groupes, REMIRA accompagne ses clients dans les domaines de la planification, de l’approvisionnement, de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et du commerce, tout au long de la chaîne de valeur et au-delà. L’entreprise accompagne actuellement environ 1 500 clients et 8 000 points de vente (POS) dans le monde. Le siège de REMIRA se trouve à Dortmund. Au total, l’entreprise dispose de 12 sites à travers le monde, dont quatre en Allemagne.
Contact
Stina Berghaus, REMIRA GmbH
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